Attend the Women in ML Symposium on December 7 Register now

Wkład w TensorFlow Special Interest Groups (SIG)

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

TensorFlow Special Interest Groups (TF SIGs) organizują wkład społeczności w kluczowe części ekosystemu TensorFlow. Liderzy i członkowie firmy SIG współpracują ze sobą, aby tworzyć i wspierać ważne przypadki użycia TensorFlow.

Grupy SIG są prowadzone przez członków społeczności open source, w tym współpracowników branżowych i ekspertów ds. uczenia maszynowego Google Developers (ML GDE). Sukces TensorFlow wynika w dużej mierze z ich ciężkiej pracy i wkładu.

Zachęcamy do dołączenia do grupy SIG pracującej nad obszarem ekosystemu TensorFlow, na którym najbardziej Ci zależy. Nie wszystkie grupy SIG będą miały ten sam poziom energii, zakres lub modele zarządzania — przejrzyj nasze karty SIG , aby dowiedzieć się więcej. Pozostań w kontakcie z liderami i członkami SIG na forum TensorFlow , gdzie możesz subskrybować preferowane tagi i dowiedzieć się więcej o regularnych spotkaniach SIG.

Dodatki SIG

SIG Addons buduje i utrzymuje repozytorium wkładów społeczności, które są zgodne z ugruntowanymi wzorcami API, ale implementują nowe funkcje niedostępne w rdzeniu TensorFlow.

TensorFlow natywnie obsługuje dużą liczbę operatorów, warstw, metryk, strat, optymalizatorów i nie tylko. Jednak w szybko zmieniającej się dziedzinie, takiej jak ML, istnieje wiele nowych rozwiązań, których nie można zintegrować z podstawowym TensorFlow (ponieważ ich szerokie zastosowanie nie jest jeszcze jasne lub jest używany głównie przez mniejszą podgrupę społeczności). SIG Addons umożliwia użytkownikom wprowadzanie nowych rozszerzeń do ekosystemu TensorFlow w sposób zrównoważony.

Dodatki SIG na GitHub Współtwórcy Podyskutuj na forum

Budowa SIG

SIG Build ulepsza i rozszerza proces budowania TensorFlow. SIG Build utrzymuje repozytorium prezentujące zasoby, przewodniki, narzędzia i kompilacje wniesione przez społeczność dla społeczności.

SIG Build na GitHub Współtwórca Podyskutuj na forum

SIG IO

SIG IO obsługuje TensorFlow I/O, zbiór systemów plików i formatów plików, które nie są dostępne we wbudowanej obsłudze TensorFlow.

SIG IO na GitHub Współtwórcy Podyskutuj na forum

SIG JVM

SIG JVM utrzymuje powiązania TF Java, aby umożliwić użytkownikom używanie JVM do budowania, trenowania i uruchamiania modeli uczenia maszynowego.

Java i inne języki JVM, takie jak Scala czy Kotlin, są często używane w małych i dużych przedsiębiorstwach na całym świecie, co sprawia, że ​​TensorFlow jest strategicznym wyborem do wdrażania uczenia maszynowego na dużą skalę.

SIG JVM na GitHub Współtwórca Podyskutuj na forum

Modele SIG

Modele SIG skupiają się na umożliwieniu wkładu w najnowocześniejszą implementację modelu w TensorFlow 2 i dzieleniu się najlepszymi praktykami korzystania z TensorFlow 2 do najnowocześniejszych badań. Podgrupy orientują się wokół różnych aplikacji uczenia maszynowego (Vision, NLP itp.).

Modele SIG prowadzą dyskusje i współpracę wokół TensorFlow Model Garden i TensorFlow Hub . Dowiedz się, jak współtworzyć na GitHub poniżej lub omawiaj badania i modele na forum.

TensorFlow Model Garden na GitHub Contributing

TensorFlow Hub na GitHub Contributing

SIG Mikro

SIG Micro omawia i udostępnia aktualizacje TensorFlow Lite for Microcontrollers , port TensorFlow Lite przeznaczony do uruchamiania modeli uczenia maszynowego na procesorach DSP, mikrokontrolerach i innych urządzeniach z ograniczoną pamięcią.

TensorFlow Lite Micro na GitHub Współtwórcy Podyskutuj na forum

SIG MLIR

SIG MLIR utrzymuje dialekty MLIR i narzędzia dla TensorFlow, XLA i TF Lite, zapewniając wysokowydajne kompilatory i techniki optymalizacji, które można zastosować do wykresów TensorFlow i generowania kodu. Ich nadrzędnym celem jest stworzenie wspólnej reprezentacji pośredniej (IR), która zmniejsza koszty wprowadzania nowego sprzętu i poprawia użyteczność dla istniejących użytkowników TensorFlow.

SIG MLIR na GitHub Współtwórcy Podyskutuj na forum

Sieć SIG

SIG Networking utrzymuje repozytorium TensorFlow Networking dla rozszerzeń sieciowych specyficznych dla platformy do rdzenia TensorFlow i powiązanych narzędzi.

SIG Networking na GitHub Podyskutuj na forum

Osoby polecające SIG

Firma SIG Recommenders utrzymuje zbiór projektów związanych z systemami rekomendacji na dużą skalę, zbudowanymi w oparciu o TensorFlow, wniesiony i utrzymywany przez społeczność. Wkłady te są uzupełnieniem programu TensorFlow Core i TensorFlow Recommenders .

Rekomendatorzy SIG na GitHub Współpracujący Podyskutuj na forum

SIG rdza

SIG Rust utrzymuje idiomatyczne powiązania języka Rust dla TensorFlow.

SIG Rust na GitHub Współtwórca Podyskutuj na forum

SIG Tensorboard

SIG TensorBoard ułatwia dyskusję na temat TensorBoard — zestawu narzędzi do kontroli, debugowania i optymalizacji programów TensorFlow.

TensorBoard na GitHub Współtwórca Podyskutuj na forum

SIG TF.js

SIG TF.js ułatwia współtworzenie komponentów TensorFlow.js i oferuje wsparcie projektowe za pośrednictwem SIG.

TensorFlow.js na GitHub Współtwórca Podyskutuj na forum

Dodatki SIG TFX

Dodatki SIG TFX-Addons przyspieszają udostępnianie dostosowań i dodatków w celu zaspokojenia potrzeb produkcyjnych ML, poszerzają wizję i pomagają wyznaczać nowe kierunki dla TensorFlow Extended (TFX) i społeczności ML.

SIG TFX-Addons na GitHub Współtwórcy Podyskutuj na forum

Nowe SIG

Nie znalazłeś tego, czego szukałeś? Jeśli uważasz, że istnieje duże zapotrzebowanie na nowy TensorFlow SIG, przeczytaj podręcznik SIG i postępuj zgodnie z instrukcjami, jak zaproponować go naszej społeczności współtwórców.